为了解决Bazel构建错误并使用图形转换来减小.pb模型的大小，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确定Bazel构建错误的具体原因，以便针对性解决问题。根据错误提示信息，查看Bazel构建日志以确定错误类型和位置。

2. 安装TensorFlow库，以便使用TensorFlow提供的图形转换工具。

3. 使用TensorFlow的图形转换工具将.pb模型进行优化和压缩。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

def optimize_pb_model(input_pb_file, output_pb_file):
    # 读取输入的.pb模型
    with tf.io.gfile.GFile(input_pb_file, 'rb') as f:
        graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())

    # 进行图形转换和优化
    optimized_graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    optimized_graph_def = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants(
        tf.compat.v1.Session(graph=tf.compat.v1.Graph()),
        graph_def,
        ['output_node_name'] # 替换为你的模型的输出节点名
    )

    # 写入优化后的.pb模型
    with tf.io.gfile.GFile(output_pb_file, 'wb') as f:
        f.write(optimized_graph_def.SerializeToString())

请注意，在上述代码中，你需要将input_pb_file替换为你的输入.pb模型文件路径，将output_pb_file替换为你的输出.pb模型文件路径，并将['output_node_name']替换为你模型的实际输出节点名称。

4. 在Bazel构建配置中，使用上述代码调用优化函数来对.pb模型进行转换和优化。例如，你可以在Bazel构建脚本（如BUILD文件）中添加以下内容：

load("//tensorflow:tensorflow.bzl", "tf_library")

tf_library(
    name = "optimized_model",
    srcs = ["input_model.pb"], # 替换为你的输入.pb模型文件路径
    visibility = ["//visibility:public"],
)

sh_binary(
    name = "optimize_model",
    srcs = ["optimize_model.py"], # 替换为上述优化函数代码所在的文件路径
    data = [":optimized_model"],
    main = "optimize_model.py",
    deps = [
        "//tensorflow:tensorflow_py",
    ],
)

在上述代码中，你需要将"input_model.pb"替换为你的输入.pb模型文件路径，并将"optimize_model.py"替换为上述优化函数代码所在的文件路径。

5. 运行Bazel构建命令来进行构建和优化。例如，你可以运行以下命令：

bazel build //path/to/your:optimize_model

请将//path/to/your替换为你的构建目录路径。

这样，你就可以通过Bazel构建和使用图形转换来减小.pb模型的大小了。